文件名称:
集中频谱感知系统中的恶意认知用户识别算法
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-03-07
详细说明:协作频谱感测可以融合多个认知用户的感知结果,从而提高感知结果的准确性。 但是,感知结果的多源特征导致系统中的安全性问题。 当恶意用户攻击的可能性很高时,传统算法可以正确识别恶意用户。 但是,当降低恶意用户攻击的可能性时,几乎不可能使用传统算法正确区分诚实用户和恶意用户,这大大降低了感知性能。 针对上述问题,本文基于β函数和反馈迭代数学方法,提出了一种基于多渠道协作条件的恶意用户识别算法(β-MIAMC),该算法涉及对认知用户在多个子领域的表现进行综合评估。识别恶意用户的渠道。 仿真结果表明,在相同的攻击概率下,与传统算法相比,β-MIAMC算法可以更准确地识别恶意用户,将恶意用户的误报概率降低了20%以上。 当攻击概率大于7%时,该算法可以100%地确定恶意用户。
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